新能源场站电力监控系统网络安全薄弱环节分析

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随着大量新能源场站的投运,提高新能源场站的电力监控系统网络安全防护水平成为了一个重要课题。从新能源场站电力监控系统体系结构、系统本体、物理安全及安全管理四方面阐明了网络安全防护的薄弱点,并根据生产过程中的典型案例,明确了相关防范措施手段,提出了提高新能源场站电力监控系统网络安全防护水平的若干建议。
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传统的零速或低速位置估计方法是将高频信号注入到永磁同步电机(PMSMs)的电枢绕组中,但该方法应用于具有低凸极比的混合励磁开关磁链永磁(HESFPM)电机时,位置检测精度较低。因此,该文提出将高频脉冲信号注入励磁绕组的转子位置估计方法。由于HESFPM电机中励磁绕组产生的磁链在d轴上,因此,励磁绕组中注入的高频脉冲信号可以在d轴上感应出高频电流信号。通过检测q轴高频电流信号,即当q轴高频电流信号为零时,判断转子的实际位置。为了验证所提出的位置估计方法,在一台HESFPM实验样机上进行实验验证。结果表明,所
转子位置信息的精度影响高速永磁同步电机的运行性能,在高速运行条件下,转子位置估算容易受到环路滤波器和电机参数偏差等非理想因素的影响。首先,针对转子位置估算误差,该文提出一种自适应基准锁相环,主要思想是锁相环通过误差重构,实现对基频相关误差补偿。在此基础上,以最小电流为目标自适应调节锁相环的锁相基准,实现对非基频相关误差的补偿,最终实现对位置误差的全补偿,该方法实现简单、参数依赖性低、鲁棒性强。最后,基于一台高速永磁同步电机进行仿真与实验,结果验证了所提出方法的有效性。
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随着经济的发展,人民生活水平的逐步提高,空调等用电设备的使用量逐年增加,直接导致气象因素对电力负荷的影响越来越大。夏季大量使用空调器带来的调温负荷被证明与气温、湿度、风速等气象因素密切相关。LSTM作为基本模型对电力负荷数据进行预测可最大限度地挖掘数据之间时序性与非线性的关系。但是此网络容易忽略影响因素导致负荷数据突变的情况。基于分钟级别气象因素进行综合建模分析,通过体感温度的变化得到负荷的变化值,并通过LSTM得到负荷的时序预测值,再得到最终的预测值。预测结果表明,该方法能有效提高短期负荷预测精度,是一